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NVIDIA가 공개한 Auto-Ontology는 데이터베이스 메타데이터를 비즈니스 용어와 SQL 수식으로 정리하여 LLM 에이전트의 환각을 방지하는 오픈소스 프레임워크입니다.

AI 에이전트와 MCP 연동으로 바이너리와 앱 내부 동작을 자동으로 분석하는 오픈소스 역공학 도구 REA의 기능과 시사점을 정리합니다.

Apple Silicon 환경에서 KV 캐시를 SSD로 계층화하고 Continuous Batching을 지원하는 로컬 LLM 추론 서버 oMLX를 소개합니다.

개인화된 AI 에이전트 프레임워크 OpenHuman은 로컬 기반 메모리 구조와 MCP 기반 도구 연동, 토큰 압축 기술을 결합하여 가볍고 강력한 개인용 AI 오케스트레이션을 구현합니다.

Anthropic Applied AI 팀이 공개한 워크숍을 바탕으로, 기획부터 마케팅까지 소프트웨어 개발 생애주기 전반에서 Claude Code를 활용하는 구체적인 방식과 협업 흐름을 정리했습니다.

부동산 입지 분석부터 청약 공고 비교까지, 클로드 코드와 AI 에이전트에서 바로 호출하는 27가지 부동산 빅데이터 자동화 MCP 스킬을 소개합니다.

fenic은 PySpark/SQL 스타일 연산과 LLM 기반 시맨틱 연산자를 통합하여 정형 및 비정형 데이터를 지속 가능한 데이터프레임 파이프라인으로 처리하는 쿼리 엔진입니다.

Codex와 ChatGPT를 함께 사용할 때 발생하는 자잘한 불편함을 해결하고 개발 생산성을 높여주는 독립형 유틸리티 모음집을 소개합니다.

Codex와 ChatGPT를 단순한 채팅 도구를 넘어 나만의 강력한 자율 개발 워크플로 시스템으로 바꾸는 12가지 실전 엔지니어링 트릭을 공유합니다.

글로벌 빅테크가 공개한 시계열 파운데이션 모델 TimesFM과 LLM 멀티 에이전트를 활용하여 거대 자본 없이도 고도화된 퀀트 트레이딩 인프라를 구축하는 방법을 다룹니다.

AI 협업에서 중요한 것은 컨텍스트 인프라를 갖추고 개인의 판단 기준을 작업 흐름에 반영하는 일입니다. 지속 가능한 AI 워크플로우를 만드는 구체적인 방법을 다룹니다.

현재 Lazyweb 공식 페이지를 기준으로 화면·사용자 흐름 검색과 제품 성장 리서치 기능, 무료 이용 범위와 유료 보고서의 차이를 정리했습니다.

번거로운 수동 입력 대신 로컬 SQLite와 MCP를 활용해 투자 데이터를 관리하는 firma를 소개합니다. 터미널 환경에서 대화형으로 자산을 운용하는 쾌적한 경험을 공유합니다.

한국투자증권의 AI 에이전트 확장 저장소가 10개 전략 프리셋, 백테스트, MCP 연결과 주문 확인 절차를 제공하는 방식을 정리했습니다.

노션, 깃허브, S3 등에 흩어진 팀 문서를 Ollama로 로컬 구동하는 RAG 플랫폼. 보안 환경에서도 외부 API 없이 자연어 검색이 됩니다.

Claude Code를 처음 세팅할 때 플러그인 목록 앞에서 막혔다면 Plugin Advisor가 그 입구를 좁혀줍니다. Preset Pack과 사전 체크리스트로 런타임 에러를 미리 잡는 흐름을 정리했습니다.

법제처 42개 API를 10개 도구로 묶어 법령·판례 조회, 인용 검증, 시점 비교와 조문 관계 탐색을 지원하는 방식을 정리했습니다.